作者:斯特凡·伊维克，合伙人，咨询，德勤中欧数据和人工智能主管

人工智能(AI)的发展为颠覆传统的运营、协调和优化组织活动的方式创造了机会。

人工智能的真正含义是什么?

人工智能是一套技术和方法，它使用先进的算法从大量数据中“学习”，模仿传统上只与人类智能相关的三种行为:与他人互动，完成日常任务，以及对未来事件产生洞察和预测。

构建一个更强大的、基于数据的人工智能商业模式现在势在必行

前所未有的数据可用性，以及处理和学习数据的云和人工智能能力，为消费品公司创造了许多机会，让它们重新想象业务流程中的敏捷性。采用这些新的数据和人工智能流程将区分赢家和输家，使他们能够更好地感知和响应消费者行为的变化，在动荡时期优化绩效和客户相关性，并以更强的弹性处理供应/需求冲击或其他不可预见的业务中断。

要成为一个AI-first组织，首先你必须定义AI将在你的业务中扮演什么角色，以及你期望它产生的价值。这将为您的组织提供一个功能、技能集和应用程序的愿景，以便在您浏览以下一些常见用例时围绕并指导旅程:

理解、预测和塑造客户需求

人工智能可以准确及时地了解客户的需求，并将他们引向产品。同时，应对微观和宏观消费者需求趋势的变化。

降低库存受到意外冲击的可能性。通过更好地了解客户如何通过不同渠道与您的企业进行交互，了解完整的客户旅程。细分你的客户群，根据他们的特定需求来区分和定制你的产品。

通过将来自多个渠道的数据与机器学习的力量相结合，消费者企业可以更好地了解所有接触点上客户和产品之间的复杂关系。通过挖掘内部和外部数据来深入了解类似个人的偏好，组织可以创建吸引特定人群的优惠、激励和购物体验。

提高运营效率

机器学习和人工智能可以帮助逐步提高运营效率。

使用新的数据源、新技术和自动化，消费者业务可以在超本地化水平上从根本上提高其运营效率。

采用数据科学和机器学习技术将允许公司自动确定和优化性能，提高生产力，并最大限度地减少限制。人工智能还可以帮助消除手工流程中的步骤，使人们能够执行更多的战略任务，并开发进一步的系统改进。

建立供应链弹性

企业可以通过利用数据来预测风险，并提供缓解策略来抵御不可控的外部因素，从而提高供应链的弹性。

随着供应链在全球范围内的延伸，由于不可预测的天气模式和外部风险来源等因素，它们变得更加难以管理。

通过社交媒体流获得的数据可以提供有关各个地区地点、资产、情绪和天气状况的有价值的实时信息;它可以用来做出更好的决定。数据可用性和适当的洞察对于有效管理供应链风险的任何系统都至关重要。通过模拟和数字孪生技术，企业可以加快分析过程，加快量化过程，并根据对过去情景的广泛分析提出更好的缓解建议。

人工智能赋能税务科技

人工智能和机器学习可以通过组织税务部门的合规“智能自动化”，大幅提高传统RPA工具的能力。

通过迭代学习过程，支持AI的应用程序被输入大量数据，它们会自动处理所需的功能——验证或更正。随着越来越多的交易服务数字化，创建了更多的数据，这些数据也可能反馈到AI和ML模型中，从而不断改进税务流程，提高准确性和一致性。

随着越来越多的会计和财务工具变得数字化，人工智能可以在组织中发挥更大的作用，利用智能自动化来管理密集而复杂的税收法规和适用法律、收据和发票以及其他书面文本的分析。虽然扫描实体账单以获取相关信息将是一种艰巨而缓慢的文档编制方法，但通过结合光学字符识别(OCR)和人工智能算法，数字化发票和账单可以在开发过程中作为脚本运行，使人工智能成为下游税务合规工作中更加现实和可行的解决方案。

成为一个支持人工智能的组织的规模似乎令人生畏，但一个专注的、基于价值的和增量的采用方法将有助于交付即时价值，并动员整个组织走向新的未来。